作者：EO@codeboymadif, Lisa@lisal1l1, Ryan@Ryan0xfmg, Kelv@KelvinYuan13, Simon 来源：FutureMoney Group

Part 01 What and Why DePIN

利用加密经济部署现实世界物理基础设施其实由来已久，一些典型项目成立时间可以追溯到 2013 年，他们从通信、存储、计算等领域进行了非常有价值的探索，直到今天这种模式拓展到更多领域，如 AI、能源、数据收集等，生态也迎来阶段性繁荣。

DePIN 代表了一种去中心化应用的范式：节点经济，矿工模式，改造现实世界。

· 相比中心化基础设施，DePIN 拥有较高单位经济效应。DePIN 的智能合约、设备标准化、经济模型取代 CePIN 硬件铺设、运营、管理，将带来 75%-90% 的成本节约。

· 代币经济是节点网络拓展以及形成网络效应的关键，当代币价格上涨时，经济激励使得节点规模快速增长。

· 如果说 Web2.0 通过各种输入设备，让人类实现和互联网的交互，Web3.0 则是通过 DePIN，让物理硬件实现和区块链的交互。

我们经历过 DeFi Summer、NFT 和元宇宙狂热。下一波热潮是否会转向 DePIN？2020-2021 年间，DeFi 的市值增长了近 100 倍，从 17.5 亿美元最高增长至 1722 亿美元。假设在这轮牛市中，DeFi 总市值增长 10 倍，DePIN 的总市值达到 DeFi 的 50%，那么 DePIN 的总市值将达到 5000 亿美元，至少还有 20 倍的增长空间。根据 Messari 预估 2028 年 DePIN 市值达到 3.5 万亿美元，DePIN 潜在增长空间有 120 倍。

我们认为 DePIN 架构从下至上存在以下 5 个机会：

1.DePIN 区块链底层设施。DePIN 区块链底层设施充当 DePIN 应用的结算层，为交易、代币经济模型运转提供支持。

2.DePIN 中间件。DePIN 中间件连接底层基础设施和上层应用的中间件层，提供标准化的接口和工具。这一层是 DePIN 生态系统的关键枢纽。

3.DePIN 上层应用。DePIN 上层应用是基于 DePIN 基础设施和中间件层构建的各类应用程序，为用户提供实际的服务和价值。这是 DePIN 生态系统的前端和落地场景。

4.衍生机会：边缘 AI。边缘 AI 是 DePIN 生态系统的一个重要延伸方向，利用 DePIN 网络部署边缘计算和 AI 应用，在本地处理数据并提供智能服务。

5.衍生机会：RWA。将 DePIN 与现实世界资产 (Real World Assets, RWA) 相结合，创造新的金融产品和服务。

Part 02 DePIN 底层设施存在的机会

未来可能受益于 DePIN 生态的 L1/L2

· DePIN 是 Solana OPOS（Only Possible On Solana）概念主打的赛道，受益于这一定位，Solana 从 FTX 阴霾中绝地反击，市值从最低 36 亿美元增长至 898 亿美元，增长了 25 倍。未来 DePIN 仍然会是 Solana 的重要叙事。头部项目的选择往往代表一种趋势，Helium 将主网迁移到 Solana 起到明显示范效应。根据这一逻辑，Polygon、Arbitrum 都是未来可能受益于 DePIN 增长的底层链。

· 提供 DePIN 模块化基础设施的专有链将受益于生态和头部应用的增长，譬如 IoTeX 和 Peaq。

· 和 AI 概念紧密结合的公链，其生态必然延伸至上游 DePIN 板块。譬如 Near 围绕 AI 展开公链叙事，Aptos 与微软合作，尝试将 AI 与 Web3 的产品结合起来。

通用型中间件是 DePIN 皇冠明珠

将物理基础设施与区块链无缝连接起来需要强大的中间件。目前可信硬件主要通过官方授权控制，防作弊则通过治理和矿工管理工具的方式实现。

通用型中间件发展难点：

· 技术难度较大，仅凭技术很难防止作弊和可信数据上链。

· 整体 DePIN 市场规模有限，导致中间件市场空间有限。

一旦通用型中间件突破，将大大降低 DePIN 应用门槛，并促进生态繁荣，而中间件将是直接受益者。

DePIN 矿工服务层：矿工的无国界公会，人民的网络

矿工服务层位于 DePIN 生态最底层，是 DePIN 应用必不可少的组件，主要分为硬件生产和节点运维两大类：

· 硬件生产商负责提供构建网络所需的物理设备，如服务器、存储和网络设备等。硬件生产商通过创新和改进产品来满足特定需求，可以开拓新的市场，是 DePIN 生态增长的直接受益者。因此实力强大的硬件生产商会以多种形式参与 DePIN 生态，除了硬件支持，还包括资金支持。种种原因使得硬件生产商成为 DePIN 发展中一股重要的推动力量。

· 硬件运维项目帮助节点进行部署及运维，从中收取一定服务费用，该模式在牛市后期将有较好的表现。在 DePIN 飞轮效应下，牛市后期代币价格高涨，节点回本周期将非常快，普通用户通过支付服务费用，能快速开始盈利。

潜在机会：

1、具有全球分布、快速生产可信设备的硬件生产商。

2、无需许可的 DePIN 节点部署平台将扮演类似链游公会角色。

3、期待更好的 DePIN 工具层项目出现、并捕获价值。设备数据聚合平台是优质的用户入口。目前 DePIN 数据仍然不够透明，一些判断项目发展情况的关键数据难以获取，譬如设备节点数、矿工回报对比、需求端用户数和收入，导致决策难度高，DePIN 工具层存在空缺机会。

Part 03 DePIN 应用价值评估逻辑：找到不变的规律

DePIN Protocol 是一个双边市场，供给端提供服务，需求端贡献收入，因此应该从供需两端进行价值评估。

需求端价值判断

相比从概念、行业和供给端去划分，我们认为对需求市场的判断更加重要，因此我们尤其关注面向 C 端市场的项目。

对需求端的两个判断：

· 面向 C 端的应用，高利润场景更多，想象空间更大。

· 面向 AI 数据需求的应用，还处于非常早期。

需求端终局大胆猜测：Web3 手机和新型共享经济

1、加密手机将是突破 C 端市场的关键

通过定制化手机，手机可以内置 DePIN 应用，并通过空投激励，实现快速增长。面向 C 端往往需要通过补贴获取市场。以 Helium Mobile 为例，收入为用户支付的 20 美元套餐。由于需要向 T-mobile 支付合作费用，当 70-80% 下载服务由 Helium 自身网络提供时，刚好到盈利点（Messari，截至 2023 年 12 月迈阿密的比例是 55%），一旦超过盈利点，项目将实现自造血，DePIN 飞轮将运转的更好。

2、打造 Web3 版本的共享经济网络

依托 Web3 移动端应用，通过有效代币激励，未来可实现大规模的共享经济/社交网络。

供给端价值判断

过去二十年里，硬件设备价格急剧下降，使个人也能够充当基础设施服务提供商。

我们对供给市场的判断标准：

· 产品是否容易标准化？产品越标准化则越容易金融化，譬如算力根据时长定价，配置不同价格不同。

· 设备成本是否够低？成本越低，潜在供给规模越大，且越去中心化。

供给端终局：关注可以快速规模化和标准化的项目

· 6 个赛道的节点设备成本大多为中等（$300-$1000），可以达到消费级。其中算力中高端 GPU（A100、H100）较昂贵，而 AI 需要专业性我们也将其定义为高成本，能源中部分设备超过 $1000。

· 而在产品标准化方面，普遍面临标准化低的问题，Wireless 中带宽属于标准化产品，其他细分领域如 5G、WiFi 均为非标产品。

Part04 DePIN 应用层潜力分析

根据 Messari 统计，到 2023 年，DePIN 应用已经有超过 650 个项目，涵盖六个子赛道：计算、AI、无线网络、传感器、能源和服务。

01 计算是 DePIN 发展最成熟的板块

计算（算力+存储）是 TAM 最大的赛道，2023 年企业云服务收入达到 2700 亿美元（Synery Research）。

· 需求端：计算板块需求来自中小企业以及个人，其中受益于 AI 的增长，GPU 需求最旺盛。

· 供给端：Akash 拥有包括 CPU、GPU 和存储在内的多样化硬件网络，Render 有大量的 GPU。io.net 从自己的网络以及其他平台获取了大量的 GPU。

计算板块 2 个趋势判断：

1、GPU 算力市场是目前最有想象空间的细分领域，我们认为该领域存在更多二级市场机会，并且未来会走向头部集中和横向整合。

GPU 算力平台增长逻辑：

1、全球范围的 GPU 短缺，需求飞涨

2、与 AI 概念同频共振

3、地缘冲突下的世界算力货币

去中心化 GPU 平台发展趋势是通过 Token 激励吸引算力头部项目，以及资源横向整合。目前面临需求和供给匹配失效的风险，需要需求增长或者模式创新支撑当前市值。未来去中心化 GPU 平台增长点，供给端在于绕开 B 端，向 C 端算力拓展，构建边缘计算网络，需求端在于和下游需求端紧密结合或者自建应用场景。

2、存储板块将走向存算一体，成为一种独特的 Layer1。

一些大型存储 DePIN 在叠加计算之后，会成为独特的 Layer1——可以提供去中心化存储和计算能力的区块链。相比当前的区块链，这种独特的 Layer1 能大幅降低链上存储和计算成本，一些需要大规模存储和复杂逻辑的应用都可以在这里实现，如内容平台、社交、游戏等。

02 DePIN AI 通过去中心化方式实现开放的 AI 模型平台、AI 数据、AI Agent

Bittensor 是 DePIN AI 的典型模式，它创建了一个去中心化的机器学习 (ML) 网络，激励人工智能的发展和去中心化。Bittensor 在 Web3 AI 大模型赛道具有先发优势，是该领域龙头项目，其模式迭代和生态构建正在稳步发展。预期在 AI 叙事爆发或者优质的子网带动下，Bittensor 有望再进一个台阶。

ORA 有着比 Bittensor 更强大的可拓展性。Bittensor 的子网目前申请成本巨大，需要质押相当量级的 TAO 代币，而实现了链上 AI 预言机的 ORA，将会有更多的生态 (AI Agent / AIGC NFT / AI-powered Protocol 等项目) 在其链上 AI 技术上绽放。

03 传感器：最有增长潜力、AI 驱动的新板块

目前传感器类，特别是以数据为重点的项目较少，这意味着更多的一级市场机会。

传感器板块价值分析：

市场空间是否足够大？下游需求市场的规模决定了项目天花板。

数据价值是否足够高？数据的独特性和应用场景决定了传感器类 DePIN 应用的价值。

传感器板块的增长逻辑：

1、AI 驱动的新板块

2、从底层逻辑上需要去中心化

3、自带矿机供应链提供了更丰富的资金来源，盈利周期更长。

04 无线网络：竞争激烈，运营难度高

DePIN 通过去中心化基站、路由器等物理设备，为物联网、终端用户提供信息传输服务。主要难点在于，需求分散，去中心化网络难以满足需求。需要借助传统运营商网络力量拓展市场，譬如 DePIN 作为传统运营商的补充、或者为他们提供数据。因此无线通信领域核心竞争力在于和传统运营商的合作。（Helium Mobile 在市场冷启动阶段借助了 T-mobile 的力量）。

05 能源网络：需要借助中心化网络实现最小可行产品

DePIN 能源网络通过分布式供电减少能源传输，提高能源利用效率，最终实现 VPP 虚拟电厂。随着能源采集和储能技术的发展，个人可以成为能源供应者，但传输则面临较高成本。智能电网通过用电数据采集，可以指导供电网络的构建，构建相对容易。因此 DePIN 能源发展最快的细分领域会是智能电网。和无线通信网络类似，发电类项目需要通过和中心化电网合作实现模式运转。

我们对于 DePIN 能源的判断：

· VPP（Virtual Power Plant，VPP）虚拟电厂是 DePIN 能源终局：通过 DePIN 激励模式，将小型供电网络和需求端连接起来，形成良性循环，最终实现 VPP 虚拟电厂。

· 目前 DePIN 能源项目正逐步实现 VPP 的部分环节，如数据、电表或者发电。

06 DePIN + 消费级产品：营销模式新革命

自从 DePIN 赛道去年十月份爆火以来，市场上涌现出大量的 DePIN 消费级产品，包括手表，戒指，电子烟，充电宝，游戏机等等，通过 DePIN 激励的方式，促进设备的销售和高频使用。

DePIN + 消费级产品的特点：

· 市场规模天花板高：消费级设备市场空间巨大，在 Web2 世界当中估计在数万亿美元至上百万亿美元之间，包括各种消费品。

· 触达 C 端用户：Web3 用户大多是交易型用户，与现实世界的联系相对较少，缺乏与用户生活的密切关联。然而，DePIN 消费品的商业模式和运营方式可以让 Web3 的应用融入到现实生活中，与用户建立联系并增加用户黏性，从而使其真正融入现实世界。

· 高回报预期促进传统品牌 Web3 转型：新型 Web3 营销模式让商品不仅有使用价值，还有盈利属性，这种模式有助于产品快速占领市场，从而显著提升盈利能力。

消费级 DePIN 硬件潜在风险和不足：

受制于单一的代币激励，买硬件撸毛用户居多，而非有真实需求用户，和目前 DePIN 硬件设备和软件之间存在验证问题类似，需要有更多的防作弊解决方案来攻克。

Part 05 DePIN 衍生的两大新机会

01 DePIN 供应端下半场突破口在 Edge AI：手机和 PC 端

手机和 PC 是最普及的硬件设备，无需加密货币经验，是绝佳的破圈入口。可以通过两种方式加入 DePIN 网络：

· 运行节点程序，成为 DePIN 硬件的控制端。

· 直接提供传感器数据或者计算资源。

加密手机崛起的机会：4 大应用场景，通过潜在收益撬动市场

· 移动端加密 App。加密手机内置的加密应用市场，是 dAPP 绝佳的用户入口。手机作为人们日常使用最多的设备，给加密应用的普及提供了平台。

· 边缘计算。边缘计算是一种明确的发展趋势。数据处理和分析任务从中心化数据中心转移到更靠近数据源的地方，从而提高效率、降低成本。代币经济激励结合加密手机可以加速边缘计算发展进程。

· 代币空投。对于手机购买者而言，空投可以带来经济回报。对于项目方而言，以加密手机为对象进行空投，使得代币持有分散度高，有利于 Meme 传播或者消费级应用冷启动。

· DePIN 挖矿。对于 DePIN 项目而言，加密手机的传感器、计算模块是天然的供给端。手机作为 DePIN 设备可以参与 DePIN 经济，获得奖励。

加密手机竞争关键

· 手机硬件生产壁垒较小，手机生产供应链成熟, 生产周期短、成本可控，使得售价低，目前推出的加密手机定价 100 美元到 1000 美元不等。

· 手机交付的难点在于销售网络。具有互联网销售和线下地推网络的项目将更容易获取市场。

· 应用生态是加密手机形成壁垒的关键，一旦形成网络就会有机会成为 Web3 的流量入口。

· 其他考验：硬件迭代，考验项目的资金实力和运营能力。

加密手机终局：DePIN + 共享经济

Web2 时代，通过互联网，个人汽车、房屋聚集起来形成庞大的服务市场，使个人资产实现变现。

Web3 时代，通过代币经济，将闲置和分散个人硬件设备组织起来形成生产力，使个人硬件设备变现。基于 Web3 手机的软件还将构建 Web3 服务基础设施，革新 Web2 共享经济模式，覆盖餐饮、出行、住宿等各个方面，手机端 Web3 应用具有以下特点：通过加密经济进行营销创新、代币空投、高频社交和消费级产品。

02 DePIN 硬件和数据资产借助 RWA 模式，实现链上金融化

DePIN 物理硬件代币化：

· 释放 DePIN 硬件流动性。DePIN 物理硬件代币化后，可以实现收益分离、抵押借贷等 RWA 衍生项目，无需采用实物交割即可对 DePIN 收益权进行交易。

· DePIN 收益为稳定币提供生息来源。

· DePIN 硬件资产区块链资产证券化，发行传统金融类似 Reits 模式的产品，例如将 GPU 打包上链，做成 GPU Index。

数据资产（NFT）代币化：

· 将数据资产标准化、代币化是促进其在市场上流动的关键。

· DePIN 数据资产赋能链上金融。在数据资产代币化基础上可以创建以数据为支持的金融产品，从而实现创新应用，譬如，DIMO 的汽车数据可以用于链上车贷。

总结与预测

· 区块链向现实世界拓展是一个必然趋势，DePIN 代表了一种去中心化应用的范式：节点经济，矿工模式，改造现实世界。按照 Messari 去年的预估，2028 年 DePIN 市值达到 3.5 万亿美元，按照当前 Coingecko 上 DePIN 类别 300 亿美元的规模，可以得出，潜在增长空间 20-120 倍的结论。

· Layer1/2 是生态增长最确定以及稳定的受益者，本轮周期支持 DePIN 生态的公链将获得最大红利。

· 目前中间件主要是 DePIN 专用 Layer1 的一个重要组件，尽管通用型中间件技术难度较大，我们仍然期待有所突破，这将大大促进 DePIN 应用繁荣，而中间件会是繁荣的直接受益者。

· 和游戏公会类似，DePIN 矿工服务层有望发展出无国界硬件矿工公会，当前潜在机会是全球硬件供应链和节点部署服务，DePIN 数据聚合工具层也存在空缺机会。

· 计算板块中，GPU 是发展最快、最成熟的细分领域，未来 GPU 平台将走向横向整合和垂直打通；此外基于存储叠加计算的「算存一体」将是新的叙事，传统存储如 Filecoin、Arweave 将焕发新生机。

· DePIN AI 发展现状：以 Bittensor 为首的 AI 大语言模型利用先发优势逐渐吸纳众多赛道龙头项目，同时类似 Fetch.ai 的其他大模型也在积极布局当中，竞争激烈，格局不明朗，未来会像 2000 年互联网爆发一样，迎来千模大战，各家都有机会。

· 传感器是 AI 激活的潜力板块，专有设备销售收入将给传感器项目提供更多创新空间和抗风险能力。

· 无线网络和能源网络的模式逻辑类似。无线网络终局在于绑定大型运营商，更可能从第三世界突破；能源网络终局是虚拟电厂（VPP），目前项目从 VPP 各个环节入手进行探索，赛道仍处于发展早期。

· 基于手机和 PC 的 Edge AI 是 DePIN 发展下一个趋势，通用型 Web3 终端设备也将催生新型 Web3 共享经济，更多面向 C 端的高频消费级 Web3 应用将逐步涌现。

· DePIN 是一种新的 RWA 资产发行方式，与链上 DeFi 结合将释放 DePIN 硬件和数据的流动性。

报告原文：https://docsend.com/v/x2zdt/futureofdepincn

感谢支持： DePhy、Exabits、Ora、EthStorage、Hotspotty、IoTeX、DePIN Hub 对本报告的提供的指导和建议。

Reference:

https://messari.io/report/state-of-depin-2023

https://public.bnbstatic.com/static/files/research/depin-an-emerging-narrative.pdf

https://mirror.xyz/sevenxventures.eth/Hx4AScWLZf4HrCl1IoumFTq1L20e3SzF-9XEkgWmrG4

https://www.galaxy.com/insights/research/understanding-intersection-crypto-ai/

https://gpus.llm-utils.org/nvidia-h100-gpus-supply-and-demand/

https://messari.io/report/the-depin-sector-map

作者：TrustlessLabs，Medium

AO 基于 Arweave 的链上存储构建，实现了无限可扩展的去中心化计算，允许同时并行运行任意数量的进程，去中心化的 AI Agent 由AR在链上托管，并由AO在链上运行。AO是Arweave 官方的项目，由Arweave 创始人 Sam Williams 推出，支持将 AI 大模型引入区块链的智能合约中运行。

A16Z @a16zcrypto 的 CTO 高度赞扬了 AO 的编程模型“非常优雅”，是一个真正令人印象深刻的工作。同时，Web3 知名投资机构 SevenX Ventures 的研究负责人 Hill，在 AO 发布会开启后二十分钟即兴奋发推表示：AO 可能就是托管和运行去中心化人工智能代理（AI agent）的最终解决方案。

链上AI的存储与计算

AO的最终愿景是实现AI与区块链的无缝融合，使AI模型能够在链上托管且直接在链上运行，并实现自主决策。这将大大增强去中心化应用的智能化水平，为Crypto带来革命性的变化。资金不仅仅是被动存放，而可以进行主动运作，通过Al进行计算和优化，使得资金的流动性和利用效率大大提高。

在传统金融中，资金存放在银行，由银行进行统一管理，这种方式效率低下，流程繁琐。在 DeFi中，资产可以自动质押和流动，提高了资金的利用效率。在AO 上，所有资金都由用户自己托管，并通过自己的机器人或 AI 进行管理。每个资金可以有自己的策略，这将极大地提高金融资产的智能化水平。由于AO 具备更好的性能和架构，用户可以在自己的钱包中注入合约代码，并由代理自动执行策略。

过去，Arweave 作为存储协议仅仅只能被看作一个硬盘，只靠一个硬盘是无法承载更大的叙事和使用场景的。于是，Arweave 打造了完美兼容自身硬盘的 CPU — — AO，并将其融入链上AI的叙事。可以说AO拯救了AR，并且市场对AO表现出了极大的兴趣和期待。在 2024 年 2 月以前，AR 的价格一直徘徊在 6–10 刀左右，大幅跑输 BTC，没有随着主网升级和牛市的启动出现上涨。直到 AO 发布后，$AR 价格快速上涨，在一个月的时间内上涨了 4 倍。$AO 代币的消息发布后，$AR 短时最大涨幅超过 18%。$AO所带来的波动和造富效应越来越明显。

AI模型上链的挑战与解决方案

AO 的核心目标是在没有任何实际规模限制的情况下实现无需信任和协作的计算服务，这为应用程序提供了一个结合区块链的全新范式。目前有很多主流公链，但是对于链上AI都存在着很多不足：

• Ethereum：虽然以太坊在智能合约方面占据主导地位，但其计算和存储空间能力受限，难以处理复杂的AI模型，相比以太坊只能使用单个共享内存空间，AO 还允许任意数量的并行进程同时运作于计算单元中，并通过开放的消息传递与其他单元协作，不依赖于中心化内存空间。并且以太坊gas非常贵，运行一个全链上AI agent是普通散户无法接受的。

• Solana，Aptos和 Sui 等其他高性能区块链：尽管具备高吞吐量，但其主要优化方向是交易处理速度，对复杂的AI计算支持不足，没法在链上存储AI模型，运行环境对AI不友好。

• Filecoin 和 io.net等去中心化存储和去中心化算力：Filecoin 和 io.net 等项目提出去中心化存储和算力，试图与传统的 AWS 竞争，但区块链的真正价值在于共识和去信任化，而不是直接竞争计算成本或存储成本。Filecoin 和 io.net 等项目仅仅是利用区块链技术实现了一个存储或算力市场，用户可以在上面进行交易，更多的是使用去中心化技术分配计算资源，并没有创新来实现抗审查、不可关闭或去信任化的计算方法。而 Arweave 则完全不同，它专注于区块链存储。区块链存储类似于比特币的账本，具有去中心化、不可篡改和可追溯的特性。在 Arweave 生态中，已有项目如 Apus 在构建 GPU 的 AO 节点。未来，这些节点也将运行在 AO 上。AO 作为一个协议，由 Arweave创始人Sam 设计，希望能更趋于去中心化。全球开发者可以自由地在 AO 协议上开发 GPU 运算、DPIN 和社交应用，完全开放，不依赖大 VC 融资，而是从一开始就以去中心化的方式构建。这种模式使得 AO 从一开始就具有高度的去中心化特性。

AO+AR的架构

AO 是一个基于 Arweave 的分布式、去中心化、面向 Actor （Actor Oriented）的计算系统。Actor 是计算机科学中的一种并发计算模型的基本单位，面向 Actor 是指采用 Actor 模型为基础的方法，这种方法中每个 Actor 可以修改其分配的私有状态，但如果要修改其他 Actor 的状态只能通过发送消息间接修改，适合于构建高并发、分布式、容错性强的系统

AO 由三个子网组成。包括信使单元（MU）、调度单元（SU）和计算单元（CU）。这三个子系统相互协作，分别负责接收处理信息、调度和排序信息，以及实际的计算操作。通过区块链的排序，每个单元都可以作为可水平扩展的子网，同时执行大量交易，从而实现高性能运算，理论上提供近乎无限的计算性能。它的特点可以被归纳为两个：

• 计算与存储的分离：AO利用Arweave的去中心化存储解决方案确保数据的永久性和不变性。Arweave负责存储AI模型及其相关数据，确保数据的安全性和可验证性，而AO则负责执行复杂的计算任务，包括AI模型的推理和训练，通过存储所有交互日志来实现计算结果的可验证性，这种全息状态存储机制使得任何人都可以重现计算过程并验证其正确性，这为去中心化计算带来了新的可能性。

• 计算能力的无限拓展：AO的设计允许任意数量的并行运行进程，并通过一个基于消息传递的系统实现进程之间的协调，这与传统的共享内存并行计算模型形成对比。这种设计提高了系统的可扩展性和效率，因为它避免了传统模型中的锁竞争问题。这对于运行大型AI模型尤为重要，因为它可以显著提升计算效率和速度。

AO 网络中的关键性流程包括：AO 网络中的交互信息在通过 MU 验证签名后，传递给 SU，经过 SU 的排序后上传到 Arweave，并在 Arweave 上就顺序达成共识并存储，当用户需要获得状态时，会通过 MU 将消息传递给 SU，SU 选择合适的 CU 并将消息交付给 CU，CU 通过 Arweave 上的数据完成状态计算，将输出通过 MU 返回给用户。

AR的创始人Sam 在个人Github 仓库提供了一个AO上的llama3模型，这意味着 AO上可以直接运行大模型。AO+AR这个架构简直是为了链上AI而量身定制的，这种设计模型现在被证明非常适合 Al 计算。实现了3个关键的点，使得链上AI agent真正成为可能：

• 计算与存储的分离：存储AI模型及其训练数据需要大量空间。Arweave提供了一个去中心化且高效的存储解决方案，确保数据的持久性和不可变性。与其他区块链不同，AO可以直接进行模型训练，这是一个重大突破。AO+AR的SCP（存储共识范式），将计算层与存储层分离，使存储层永久去中心化，而计算层保持传统计算层的模式。因此，AO 的计算资源与传统计算并无本质区别，只是增加了一个永久存储层，使传统计算变得可追溯和去中心化。AO 的计算拓展性没有任何类型限制，我们可以在 AO 上实现 EVM、WASM 等多种运算模式。通过将计算日志和过程存储在 AR 上，AO 的计算能力几乎与传统计算相同。这样，我们可以进一步拓展 GPU 计算，甚至适配 NVIDIA 的 CUDA 等计算模型，显示出其广泛的拓展性。

• Actor架构：链上计算往往受到资源限制，但AO通过其并行计算能力显著提高了处理效率。AO 本身采用了 Actor 模型进行设计，而 Actor 模型本身与 AI 研究存在着紧密关系，其核心思想是系统的每个组件都可以是一个独立的、自主的代理，当需要交互时通过发送消息来实现，该模型中的 Actor 和 AI Agent 十分相似。AO能够分配多个计算单元来处理AI模型的推理任务，从而克服计算瓶颈。

• 安全与可信性：为了确保AI推理结果的可信性，所有交互日志和计算过程都记录在Arweave上，任何参与者都可以验证计算结果的正确性。AO的安全机制确保了计算过程和结果的可信性。

链上自主AI代理的生态

自测试网发布以来，AO生态系统内的开发者数量和网络消息量迅速增长，目前已超过一亿条消息。AO Ventures孵化器在推动AO生态发展中发挥了关键作用。通过提供技术支持和资源，吸引了大量开发者和创新项目，进一步丰富了AO生态系统。

• Autonomous Finance：利用AO平台，Autonomous Finance 希望实现的金融类 Agent 包括：DCA 资产管理 Agent、自主平衡的指数基金 Agent、具有定制风险策略的自主对冲基金 Agent、链上预测 Agent、高频交易 Agent 等，目前 DCA 投资 Agent 的产品已经上线，用户可以设置定投资产种类、滑点范围、流动性池、定投时间等参数，当然这并没有实现利用 AI 去制定投资策略，更多是停留在了不需要链外触发的合约自动化层面。

• Apus Network： Trustless GPU 解决方案，实现 AO 中的 Trustless AI。Apus Network 受 Sam 启发，利用 Trustless GPU 解决方案结合 Arweave 的去中心化存储和 AO 的超并行计算，实现了可验证和可信的 AI 推断结果，为构建更可靠透明的 AI 应用铺平了道路。aos-llama 通过利用 llama2.c 推理引擎构建 AOS 图像，提供 Lua 接口加载 Arweave 中的 Llama 模型，并提供转换工具和全面的工具集，以高效执行 AO 上的 AI 推理。

除了AI项目，AO上还有很多不错的GameFi和DeFi项目：

• AO GAMES：AO GAMES 是基于 AO 构建的全链游戏发行平台，其将提供 Web2 级别的游戏体验，具有进入门槛低、交易速度极快、成本极低等特点。重要的是，AO GAMES 还支持引入 AI 模型，构建由 AI 驱动的 Web3 游戏项目。

• AOX：AOX 是 AO 首个且唯一的跨链桥项目，由 everVision 团队开发，基于 MPC（多方安全计算）技术为 AO 网络提供与其他区块链网络之间的资产跨链服务。目前 AOX 处于 Beta 阶段，只支持 $AR 在 Arweave 与 AO 网络之间的跨链功能。同时，在近期推出了跨链激励活动，鼓励用户通过 AOX 将 从 Arweave 网络转移到 AO。用户通过完成任务赚取 测试代币，以获得未来正式代币的空投。据悉，AOX 后续会陆续推出以太坊、BTC 与 BSC 等网络的跨链服务，让更多公链与更多类型的资产可以无缝进入 AO 网络。

• ArSwap：ArSwap 是继 Permaswap、Bark 之后，第三个上线 AO 生态的 DEX，由 Pianity 团队（Arweave 生态音乐 NFT 项目）开发。目前已经上线了 $AR、$AOCRED、$Fire、$Earth、$Water 与 $Air 等测试代币，用户可以在通过领取水龙头，在 ArSwap 上体验交易与建立 LP 流动池。同时，团队近期对产品进行了优化，进一步提升了交易的速度。

• aoWebWallet：aoWebWallet 是第一款原生 AO 网络钱包，旨在安全地管理 AO 上的资产，支持发送、接收与追踪 AO 网络资产。用户可以直接通过连接 Arconnect 钱包（Arweave 钱包）进入，或者通过导入钱包的 .JSON 文件来登陆。目前 aoWebWallet 上已经支持多种 AO 资产，包括 $AO-CRED、$Bark、$TRUNK、$0rbit、$Fire 与 $Earth。

代币经济学

2024 年 5 月 30 日，AO 宣布即将完成$AO 代币的发行，代币上线时间将为北京时间 6 月 13 日。此外与该项目相关的代币为$AR，在$AO 完成 TGE 前，$AR 依然是炒作的标的之一。$AO 代币的消息发布后，$AR 短时最大涨幅超过 18%，一方面$AR 目前是承接这一事件几乎唯一的标的，另一方面或与持有$AR 能获取$AO 代币的规则有关。将资产桥接到 AO（目前$AR 基本是唯一能够跨链到 AO 网络的资产）、持有$AR 这两个规则，实际上都在消化这一事件对$AR 的抛压。

流通量，代币分配方式和参与机会

根据官方消息，$AO 将以 100% 公平发射，没有预挖、预售和优先获取，代币总量为 21M，每四年进行一次减半。$AO 代币模型采用了与比特币相同的总量 2100 万枚和每四年减半的机制。这些设计元素不仅确保了代币的稀缺性和公平性，同时也向比特币致敬，彰显了对去中心化和公平分配理念的认同。

重要的是代币获取的方式：（1）资产桥接至 AO（2）持有$AR（3）参与 AO 生态的建设。然而，官方也明确指出，美国及受制裁地区的用户将无法通过桥接网络的方式来铸造 $AO。

从发布方式可以看出，官方希望保证代币可以 100% 公平启动。值得注意的是，通过跨链到 AO 是代币铸造方式之一，目前 AOX（）是 AO 生态唯一的跨链桥。

代币使用场景

根据 AO 提出者之一 outprog 在 X Space 中的回答，AO 代币和 AR 代币在职能上将各司其职，AR 代币主要专注于 Arweave 的存储功能和共识维护，而 AO 代币专注于解决计算和应用之间的通信问题，即 AO 和 AR 分别维护网络的计算和存储功能。

作者：魏玛

人才与能源，正在成为科技公司AI战役中必夺的高地塔。

“这场AI的人才之战，是我见过的最疯狂的人才争夺战！”马斯克在推特上直言。

就在5月28日，这位特斯拉CEO创办的AI初创公司——xAI在官网宣布融资60亿美元，用于打造超级计算机，马斯克称之为“超级计算工厂”。诚然，这需要更多人才。马斯克甚至表示，xAI如果不提供offer，人就被Open AI挖走了。

在这场谁也看不到未来确切形状的人工智能大模型战役中，投资一个靠谱的团队，对于投资公司来说显然是最有力的保障。这也是这场人才争夺战愈演愈烈的重要原因。

不过，“真正优秀的人才通常不会主动找工作，因此需要去挖那些你看好的人才”。OpenAI创始人Sam Altman早年在他的文章中提及。

信息差是这场人才争夺战中决定胜负的关键。

我们的第一篇人才图谱聚焦这个科技巨头们重金押注的领域——具身智能。

如果说这场AI战事的未来难以预测，具身智能或许是其中一种终极形态。英伟达CEO黄仁勋更是表示，下一个AI浪潮将是具身智能。

硅兔尝试梳理了美国大公司，两个AI黄浦军校——谷歌和英伟达的具身智能人才图谱以及在其中的华裔大佬，或许能为希望在其中进行创业或投资的读者提供按图索骥的参考。

「1」根据谷歌和英伟达重点具身智能论文和项目一共梳理114名业界实战大佬，其中谷歌占比60%，英伟达40%，男多（90%）女少（10%）。

「2」8%的研究员学术水平比肩美国科学院院士。59%的研究员属于高水平段位。

「3」78%的研究员最高学历水平为博士，研究生占比18%，本科生仅占比4%。

「4」华裔在谷歌和英伟达具身智能研究员中占比约27%。

「5」斯坦福向谷歌和英伟达输送了最多具身智能大佬，其次是CMU和MIT，三家学校输送的人才占比约1/3。

欲知数据详解及华裔大佬履历见下?

「1」

共计248名研究员参与了谷歌和英伟达具身智能研究，剔除62名未在Google Scholar建档的研究员，剩余186名研究员中，业界力量占六成、学界力量占四成。

具体来看，谷歌独立研究能力更强，英伟达借助了多个顶尖学校的研究资源。参与英伟达机器人研究的高校研究人员达到45人，占比一半（51%）；相较之下，谷歌的这个比例不到三分之一（27人，28%）。

「2」

聚焦业界人才，谷歌和英伟达114位研究员中，男性占比约90%，华裔占比约27%，博士学历占比约78%。

在性别比例和族裔方面，谷歌和英伟达略有差异，谷歌似乎对女性更友好，有11名女性科学家加入，而英伟达只有2名。

英伟达华裔的比例更高，占比达40%，而这一比例在Google只有20%。

「3」

斯坦福向谷歌和英伟达输送了最多具身智能大佬，其次是CMU和MIT，三家学校输送的人才占比约1/3。

114位研究员最高学历毕业的院校总共有51所大学。其中，斯坦福大学有16人，卡内基梅隆大学有14人，麻省理工学院有7人，这三所学校的人数占比约三分之一，而其他大多数学校只有一名学生。

绝大部分研究人员来自美国的院校，但欧洲也有两所学校在具身智能领域产生了重大影响：英国伦敦帝国理工学院和牛津大学，毕业于这两所学校的研究人员共有8人。牛津大学在深度学习方面积累了丰富的经验，并且谷歌收购DeepMind后与牛津大学展开了合作，引入了深度学习领域的专家。例如，AlphaGo的研发团队中就包括了3名牛津大学在职教授以及4位前牛津大学的研究人员。

「4」

8%的业界研究员学术水平比肩美国科学院院士。59%的业界研究员属于高水平段位。谷歌研究员的学术能力相较英伟达更强。

我们采用被引用量和“h”指数来衡量学术水平。“h”指数是一位作者至少具有相同引用次数（h）的最高发表论文数量。例如：某人的h指数是20，这表示他已发表的论文中，每篇至少被引用了20次的论文总共有20篇。

一般来说，h指数在10以上可以被认为是较高水平，h指数18属于高水平，而成为美国科学院院士的一般要求是45以上。

这114名企业研究人员的h指数表现出了他们相当强的研究水平：89%的人的h指数大于10，59%的人的h指数大于18，而有8%的人的h指数甚至超过了45。

进一步比较谷歌和英伟达的学术水平会发现，谷歌研究人员影响力明显要比英伟达高。例如，谷歌企业研究人员引用量平均数和h指数平均数是12596和23，而英伟达的这一组数据为6418和21。

「5」

谷歌和英伟达各有约1/10的具身智能研究员离职加入其他公司。

谷歌70人中有7人离开，占比10%。目前在英伟达、苹果、特斯拉、1x、OpenAI、Figure AI等企业就职，总体上来说离开谷歌的人才较少，绝大多数人才在Google DeepMind工作。

其中，Scott Reed 2016 年加入 Google DeepMind 从事控制和生成模型方面的工作，后加入英伟达成为GEAR 团队的首席研究科学家。

注：谷歌离职研究员及去向

英伟达44名具身智能研究人员有4人离开，占比9%。一人去了谷歌，一人去了Allen Institute for AI研究机构，另外两人选择创业。

Igor Mordatch的研究兴趣包括机器学习、机器人学和多智能体系统，他曾是OpenAI的研究科学家，在斯坦福大学和Pixar动画工作室担任访问研究员。他共同组织了OpenAI学者指导计划，并担任AI4All、Google CS研究指导计划和Girls Inc.的导师和教学助理。离开英伟达后在Google DeepMind担任研究科学家。他发布文章约123篇，Google Scholar h指数51，被引用量18752次。

注：英伟达离职研究员及去向

「6」

“美国科学院院士”学术水平（h指数大于45）的研究员，谷歌得6人，英伟达得1人。他们分别是（按照指数高低）：

谷歌

Nicolas Heess

DeepMind研究科学家。

2011年发表论文《Learning a Generative Model of Images by Factoring Appearance and Shape》，彼时正在攻读爱丁堡大学的神经信息学与计算神经科学博士学位，毕业后在DeepMind工作至今。

早期研究聚焦在机器视觉、机器学习、图形/增强现实/游戏等领域，目前是英国UCL计算机系荣誉教授。

发布约224篇文章 ，Google Scholar h指数65，被引用量48917次。

Martin Riedmiller

DeepMind研究科学家。

1986-1996年在德国University of Karlsruhe（卡尔斯鲁厄大学，现在的卡尔斯鲁厄理工学院）学习计算机专业，并取得博士学位。毕业后他一边在学术界任教，一边创业。

2002年- 2015年先后在University of Dortmund、University of Osnabrueck、University of Freiburg担任教授，带领Machine Learning Lab；2010 -2015年在德国巴登创立Cognit – Lab for learning machines。

2015年加入Google DeepMind全职工作。

他的研究领域聚焦人工智能、神经网络、强化学习等，发布约188篇文章，Google Scholar h指数59，被引用量84113次。

Vikas Sindhwani

Google DeepMind研究科学家，领导着一个专注于解决机器人领域规划、感知、学习和控制问题的研究小组。

他拥有芝加哥大学的计算机科学博士学位和印度理工学院（IIT）孟买分校的工程物理学士学位。

2008年-2015年在IBM T.J. Watson Research Center纽约分部负责机器学习组。2015年加入Google DeepMind工作至今。

担任《机器学习研究交易》（TMLR）和《IEEE模式分析与机器智能交易》的编辑委员会成员；曾是NeurIPS、国际学习表示会议（ICLR）和知识发现与数据挖掘（KDD）的领域主席和高级程序委员会成员。

研究兴趣广泛涉及统计机器学习的核心数学基础，以及构建大规模、安全、健康人工智能系统的端到端设计。

曾获得人工智能不确定性（UAI-2013）最佳论文奖和2014年IBM Pat Goldberg纪念奖；并入围了ICRA-2022杰出规划论文奖和ICRA-2024机器人操作最佳论文奖的决赛。

发布约137篇文章，Google Scholar h指数52，被引用量17150次。

Vincent Vanhoucke

Google DeepMind杰出科学家、机器人技术部门高级总监，在谷歌工作超过16年。

拥有斯坦福大学电气工程的博士学位(1999-2003)和巴黎中央理工学院的工程师学位。

曾领导Google Brain的视觉和感知研究，并负责谷歌语音搜索的语音识别质量团队。共同创立了机器人学习会议（Conference on Robot Learning）。

研究涵盖了分布式系统和并行计算、机器智能、机器感知、机器人和语音处理等多个领域。发布约64篇文章，Google Scholar h指数50，被引用量165519次。

Raia Hadsell

DeepMind研究与机器人技术高级总监，VP of Research。

2014年加入至今。

在Reed College获得宗教学和哲学学士学位后（1990-1994），在纽约大学与Yann LeCun合作完成博士学位研究（2003-2008），集中于使用连体神经网络（今天通常称为“三元损失”）的机器学习、人脸识别算法，以及在野外使用深度学习进行移动机器人研究。论文“Learning Long-range vision for offroad robots”获得了2009年的杰出论文奖。

在卡内基梅隆大学机器人研究所做博士后研究，与Drew Bagnell和Martial Hebert合作，然后成为新泽西州普林斯顿市SRI国际公司视觉与机器人组的研究科学家（2009-2014）。

加入DeepMind之后，研究重点放在人工通用智能领域的一些基本挑战上，包括持续学习和迁移学习、用于机器人和控制问题的深度强化学习，以及导航的神经模型。是一个新开放期刊TMLR的创始人和主编，CoRL的执行委员会成员，欧洲学习系统实验室（ELLIS）的成员，也是NAISys（神经科学与人工智能系统）的创始组织者之一。担任CIFAR顾问，并曾担任WiML（机器学习中的女性）执行委员会成员。

发布约107篇文章，Google Scholar h指数45，被引用量36265次。

Nikhil J Joshi

资料有限，在印度印度理工学院（Indian Institute of Technology）获得物理硕士学位，在印度基础研究机构Tata Institute of Fundamental Research 获得分子物理学博士学位。2017年加入Google Brain做软件开发，之前在多家企业任职。Google Scholar h指数45，被引用量8320次。

英伟达

Stan Birchfield

英伟达首席研究科学家和高级研究经理。

2016年加入，主要负责计算机视觉和机器人技术的交叉领域，包括学习、感知、以及人工智能介导的现实和交互。

1999年获得斯坦福大学电气工程博士学位，辅修计算机科学。

毕业后，加入湾区初创公司Quindi Corporation担任研究工程师，开发智能数字音频和视频算法。

2013-2016年，加入微软，负责开发计算机视觉和机器人技术的应用与地面实况导航系统，并领导开发了自动摄像头切换功能。

Google Scholar h指数56，被引用量14315次。

「7」

部分业界华裔大佬

这114名企业研究人员中共有31名华裔，重点介绍12名佼佼者，其中谷歌 4人，英伟达 6人，OpenAI 、1x各1人。

谷歌

Fei Xia（夏斐）

Google DeepMind高级研究科学家。

2016年毕业清华，2021年在斯坦福大学电气工程系获得了博士学位。

读博期间曾在NVIDIA的Dieter Fox，Google的Alexander Toshev和Brian Ichter那里做过研究实习。在斯坦福大学完成博士学位后，于2021年秋季加入Google的机器人团队。

研究兴趣包括大规模和可转移的机器人模拟，长期任务的学习算法，以及环境的几何和语义表示的结合。最近研究方向是将基础模型（Foundation Models）用于智能体的决策过程中。

学术成就包括在ICRA 2023会议上接受了5篇论文，在CoRL 2022会议上接受了4篇论文。

代表工作有GibsonEnv, iGibson, SayCan等，iGibson开发用于机器人学习的大规模互动环境，以及在机器人控制策略中使用模仿学习和模型预测控制（MPC）的结合。Google Scholar h指数为33，引用量为12478。

Andy Zeng

Google DeepMind高级研究科学家。

在UC Berkeley获得了计算机科学和数学的双学士学位，并在普林斯顿大学获得了计算机科学博士学位。2019年博士毕业后加入Google Brain工作，专注于机器学习，视觉，语言和机器人学习。

研究兴趣包括机器人学习，使机器能够智能地与世界互动并随着时间的推移自我提高。

学术成就包括在各种会议上发表的论文，如ICRA，CVPR，CoRL等。

参与的重要项目包括PaLM-E。

Google Scholar h指数为32，引用量为12207。

Tianhe Yu

Google DeepMind研究科学家。

2017年在UC Berkeley获得了计算机科学、应用数学和统计学的最高荣誉学士学位，2022年在斯坦福大学获得了计算机科学博士学位，导师是Chelsea Finn。

2022年博士毕业后加入Google Brain工作，专注于机器学习，视觉，语言和机器人学习。

研究兴趣包括机器学习，感知，控制，特别是离线强化学习（即从静态数据集中学习），多任务和元学习。最近在探索在决策问题中利用基础模型。

学术成就包括在各种会议上发表的论文，如ICRA，CVPR，CoRL等。

参与的重要项目包括PaLM-E。

Google Scholar h指数为25，引用量为7726。

Yuxiang Zhou

Google DeepMind高级研究工程师。

2010年至2018年间在英国伦敦帝国学院攻读计算机科学硕士和博士学位，导师是Stefanos Zafeiriou教授。

2017年9月至2018年3月在Google Brain & DeepMind进行了深度强化学习和机器人学的研究实习，在2018年12月加入Google DeepMind，担任研究工程师。

研究主题包括解决机器人学、第三人称模仿学习、统计变形模型的密集形状研究等。

Google Scholar h指数为17，引用量为3099。

英伟达

Linxi Fan（范林熙）

NVIDIA 高级研究科学家，也是 GEAR Lab的负责人。

在斯坦福大学视觉实验室获得博士学位，师从李飞飞教授。

曾在 OpenAI（与 Ilya Sutskever 和 Andrej Karpathy）、百度 AI 实验室（与 Andrew Ng 和 Dario Amodei 合作）和 MILA（与 Yoshua Bengio 合作）实习。

研究探索了多模态基础模型、强化学习、计算机视觉和大规模系统的前沿。

率先创建了 Voyager（第一个熟练玩 Minecraft 并持续引导其功能的 AI智能体）、MineDojo（通过观看 100,000 个 Minecraft YouTube 视频进行开放式智能体学习）、Eureka（一只 5 指机器人手，执行极其灵巧的任务，如笔旋转）和 VIMA（最早的机器人操作多模态基础模型之一）。MineDojo 在 NeurIPS 2022 上获得了优秀论文奖。

Google Scholar h指数为18，引用量为5619。

Chen-Hsuan Lin

NVIDIA高级研究科学家。

本科毕业于国立台湾大学，获得了电气工程学士学位。在卡内基梅隆大学获得了机器人学博士学位，导师是 Simon Lucey，受 NVIDIA 研究生奖学金支持。

曾在 Facebook AI 研究和 Adobe 研究进行了实习。

致力于计算机视觉、计算机图形学和生成 AI 应用。解决涉及 3D 内容创建的问题感兴趣，包括 3D 重建、神经渲染、生成模型等。

研究获得了 TIME 杂志 2023 年度最佳发明奖。

Google Scholar h指数为15，引用量为2752。

De-An Huang（黄德安）

NVIDIA 研究科学家，专业领域是计算机视觉、机器人学、机器学习、生物信息学。

斯坦福大学获得了计算机科学博士学位，导师是李飞飞和胡安·卡洛斯·尼布尔斯。在卡内基梅隆大学攻读硕士学位期间，曾与Kris Kitani合作，在国立台湾大学攻读本科期间，曾与Yu-Chiang Frank Wang合作。

曾是NVIDIA 西雅图机器人实验室的 Dieter Fox、Facebook 应用机器学习的 Vignesh Ramanathan 和 Dhruv Mahajan、Microsoft 雷德蒙德研究院的 Zicheng Liu 和匹兹堡迪斯尼研究院的 Leonid Sigal 的实习生。

Google Scholar h指数为32，引用量为4848。

Kaichun Mo（莫凯淳）

NVIDIA  Dieter Fox 教授领导的西雅图机器人实验室的研究科学家。

在斯坦福大学获得了计算机科学博士学位，导师是 Leonidas J. Guibas 教授。曾隶属于斯坦福大学的几何计算组和人工智能实验室。在2016年加入斯坦福之前，在上海交通大学计算机科学ACM班获得了学士学位（PS：上海ACM荣誉班直博率高达92%，3次斩获ACM国际大学生程序设计竞赛全球总冠军，培养出640名计算机“最强大脑”）。GPA为3.96/4.30（排名1/33）。

专业领域是3D计算机视觉、图形学、机器人学和3D深度学习，尤其关注对象为中心的3D深度学习，以及针对3D数据的结构化视觉表示学习。

Google Scholar h指数为20，引用量为17654。

Xinshuo Weng

NVIDIA 研究科学家，与 Marco Pavone 合作。

她在卡内基梅隆大学与 Kris Kitani 合作获得了机器人学博士学位（2018-2022 年）和计算机视觉硕士学位（2016-17 年）。本科毕业于武汉大学。

她还曾与 Facebook Reality Lab 的 Yaser Sheikh 合作，担任研究工程师，帮助构建“逼真的远程呈现”。

研究兴趣在于自主系统的生成模型和3D计算机视觉。涵盖目标检测、多目标跟踪、重新识别、轨迹预测和运动规划等任务。开发了 3D 多对象跟踪系统，例如在 GitHub 上获得 >1,300 颗星的 AB3DMOT。

Google Scholar h指数为23，引用量为3472。

Zhiding Yu (禹之鼎)

NVIDIA 机器学习研究小组的首席研究科学家和负责人。

2017年从卡内基梅隆大学获得了电子与计算机工程博士学位，并于2012年从香港科技大学获得了电子与计算机工程硕士学位。于2008年从华南理工大学联合电气工程（冯炳权实验班）本科毕业。

研究兴趣主要集中在深度表示学习、弱监督/半监督学习、迁移学习和深度结构化预测，以及它们在视觉和机器人问题中的应用。

WAD Challenge@CVPR18 中的领域自适应语义分割赛道的获奖者。在 WACV15 获得了最佳论文奖。

Google Scholar h指数为42，引用量为17064。

OpenAI

Mengyuan Yan

技术人员。

2014年获得北京大学物理学学士，2020年获得斯坦福大学电子电器工程博士学位。

Interactive Perception and Robot Learning Lab（IPRL）的成员，该实验室是斯坦福AI Lab的一部分，导师是Jeannette Bohg和Leonidas Guibas。

研究领域包括计算机视觉、机器学习、机器人学和生成模型。

共发布28篇文章，Google scholar h指数15，被引用量4664次。

1X Technologies

Eric Jang

AI副总裁。

2016年毕业于布朗大学硕士，专业是计算机科学。

2016 – 2022年在Google工作，担任机器人高级研究科学家，

研究主要集中在将机器学习原则应用于机器人领域，开发了 Tensor2Robot，这是机器人操作团队和 Everyday Robots 使用的 ML 框架（直到 TensorFlow 1 被弃用）；是Brain Moonshot团队的共同负责人，该团队制作了SayCan。

2022年4月离开Google Robotics，加入1X Technologies（原名Halodi Robotics），带领团队完成了两项重要工作，一个是通过端到端的神经网络，实现了人形机器人EVE的自主性。

7篇论文的第一作者，合著15+以上，Google scholar h指数为23，引用量为11213。写了一本书《AI is Good for You》讲诉人工智能的历史和未来。

「8」

通过重点研究论文和实验项目锁定谷歌和英伟达的具身智能人才。

谷歌重基础模型研究，其具身智能人才参与的重点研究发布包括：

SayCan：能够将高层级任务拆解为可执行的子任务。

Gato：将多模态数据进行token化输入Transformer架构。

RT-1：将机器人轨迹数据输入Transformer架构，得到离散化动作token。

PaLM-E：在PaLM通用模型基础上，进一步提升了多模态性能。

RoboCat：将多模态模型Gato与机器人数据集相结合，使得RoboCat具备在模拟环境与物理环境中处理语言、图像和动作等任务的能力。

RT-2：是RT-1模型与PaLM-E模型的结合，使机器人模型从VLM进化到VLA。

RT-X：在保持原有架构的基础上，全面提升了具身智能的五种能力。

以上模型逐步实现了模型自主可靠决策、多模态感知和实时精准运控能力的结合，同时展现出泛化能力和思维链能力。

综合以上研究论文，共梳理143名谷歌研究员。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

英伟达重仿真模拟训练，其具身智能人才参与的实验项目包括：

Eureka：利用大型语言模型进行强化学习的奖励机制设计

Voyager：开放世界中用大语言模型驱动智能体

MimicPlay：通过观察人类动作进行长距离模仿学习

VIMA：多模态指令操控执行通用机器人任务

MinDojo：利用互联网规模级数据建立开放具身智能体

此外，英伟达在2024年重点发力具身智能，官宣成立通用具身智能研究GEAR（Generalist Embodied Agent Research）实验室，主要围绕多模态基础模型、通用型机器人研究、虚拟世界中的基础智能体以及模拟与合成数据技术四个关键领域开展研究，旨在推动大模型等AI技术由虚拟世界向现实世界发展。

本文首先梳理了上述提到的Google核心项目论文共7篇，每篇论文都详细列出了项目研究人员，并清晰地公布了他们的具体工作内容。

英伟达的研究页面公布了参与robotics项目的人员名单，共计54名；另外综合考虑GEAR发布的所有论文作者，共梳理出105名具身智能研究人员。

附录：谷歌、英伟达具身智能百人列表

头条

▌美联储维持利率不变，符合市场预期

美国联邦储备委员会当地时间6月12日公布最新利率决议，将联邦基金利率目标区间维持在5.25%至5.50%不变，符合市场预期。此外，根据美联储发布的点阵图，在19位官员中，有四位官员认为2024年不应降息，七位官员认为将降息一次，八位官员认为将降息两次。

▌美联储点阵图：预计2024年将仅降息一次

美联储点阵图显示，预计2024年年底的联邦基金利率为5.1%，3月料为4.6%；预计2025年年底的联邦基金利率为4.1%，3月料为3.9%；预计2026年年底的联邦基金利率为3.1%，3月料为3.1%；预计长期联邦基金利率为2.8%，3月料为2.6%。

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行情

截至发稿，据Coingecko数据显示：

BTC最近成交价68219.04美元，日内涨跌幅+1.4%；

ETH最近成交价3559.45美元，日内涨跌幅+1.7%；

BNB最近成交价619.10美元，日内涨跌幅+2.9%；

SOL最近成交价155.03美元，日内涨跌幅+3.8%；

DOGE最近成交价0.1462美元，日内涨跌幅+5.9%；

XPR最近成交价0.4916美元，日内涨跌幅+2.4%。

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政策

▌美联储政策声明：向2%的通胀目标略有进一步进展

美联储政策声明称，向2%的通胀目标“略有进一步进展”(5月1日声明中则称“缺乏进展”)；预计在对通胀可持续走向2%抱有更大信心之前降息是不合适的；经济继续稳步扩张，就业增长保持强劲，失业率保持在低位；将继续减少持有的公债和抵押贷款支持证券(MBS)。

▌鲍威尔：对通胀放缓到足以降息的信心尚未增强，降息需要等更长时间

美联储主席鲍威尔表示，更近期的通胀数据有所放缓；需要看到更多良好的数据来提振有关抗通胀进程的信心；继续高度关注通胀风险；今年到目前为止，我们对通胀放缓到足以降息的信心尚未增强。 

鲍威尔表示，美国经济在就业和通胀方面已经取得显著进展；通胀率已显著缓和，但仍然过高；经济活动以稳健的步伐扩张；美联储普遍预计GDP增速将较去年放缓；就业增长步伐仍然强劲，但慢于第一季度；FOMC预计劳动力市场将继续保持强劲。 

鲍威尔表示，改变利率路径预测的重大因素是通胀；第一季度通胀进程出现停滞，这意味着降息需要等更长时间；由于通胀进展放缓，降息时机有所推迟；我们必须让数据照亮前路；今天的通胀报告比几乎所有人预期的都要好；FOMC开始认为利率不会回到新冠疫情前的水平。 

鲍威尔表示，整个利率路径都很重要，而不仅仅是首次降息；首次降息对经济至关重要；降息时机对经济来说是一个重要的决定。

▌Terraform Labs同意向美SEC支付44.7亿美元罚款

Terraform Labs与美国证券交易委员会（SEC）达成和解，同意向SEC支付44.7亿美元的罚款。SEC周三提交了一份”拟议的最终同意判决”，要求纽约南区地方法院法官Jed Rakoff批准该计划。根据拟议的判决，Terraform将被追缴35.8亿美元非法所得并支付4.2亿美元的民事罚款，其联合创始人Do Kwon将被禁止担任上市公司的高管或董事。SEC表示，Do Kwon还必须支付2.04亿美元，用于赔偿受到损害的投资者。据此前消息，4月5日，纽约陪审团裁定Terraform和Do Kwon在TerraUSD (UST)、Luna和wLUNA的出售声明中涉嫌欺骗投资者。随后SEC提出了一项动议，要求追缴53亿美元的非法所得和民事罚款。5月底，Terraform及其联合创始人Do Kwon与SEC”达成了原则上的和解”。

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区块链应用

▌PYUSD已上线Injective网络

Injective网络已集成Paypal旗下稳定币PYUSD，成为首批支持PayPal和Paxos发布的稳定币的L1之一。用户可以将PYUSD从以太坊和Solana转移至Injective，该网络上的dApp可以利用PYUSD进行快速支付、交易、DeFi等。

▌Aethir在以太坊上启动去中心化云计算网络

据一份新闻稿称，区块链项目Aethir正在以太坊主网上启动其去中心化云计算网络，该项目旨在为 AI 模型训练和游戏等密集型任务寻找未充分利用的图形处理单元 (GPU )。该项目最近在节点销售中筹集了 1.2 亿美元。

▌Figure推出区块链私人贷款市场Figure Connect

Figure Technology Solutions推出Figure Connect，这是一种基于区块链的私人信贷市场，旨在通过标准化销售条款和文件提高市场流动性。该平台允许投资者在贷款发放前承诺资金，并使用区块链技术实现更高透明度和不可变性，减少反复的第三方审核。 

目前，Figure Connect已有The Loan Store和Movement Mortgage两家贷款发起人，以及Bayview Asset Management和Saluda Grade两家贷款买家。Figure计划创建一个类似房利美和房地美抵押贷款市场的TBA市场，通过标准化和担保提高流动性并降低利率。 

Figure主席兼创始人Mike Cagney正准备Figure Technology Services的IPO，并担任Figure Markets的CEO，后者是一家即将推出的加密货币和证券交易所。

▌Chainlink CCIP协议已在Gnosis上线

Chainlink的CCIP互操作性协议和自动化服务现已在Gnosis网络上线。Gnosis用户可以使用Chainlink实现云计算功能，并将繁重的计算任务转移到Chainlink网络，同时将gas费用降低高达90%。

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加密货币

▌特朗普：比特币挖矿为对抗CBDC的“最后防线”

美国前总统特朗普在Truth Social上发文，称比特币挖矿是对抗央行数字货币（CBDC）的“最后防线”，并强调比特币应在美国开采。此言论发表后，比特币矿业股票在周三普遍上涨。 

TeraWulf股票一度上涨近20%，达到4.13美元，随后回落至3.96美元，比前一天收盘价高出约14%。MicroStrategy和Hive Digital Technologies股票分别上涨约7%和8%，Iris Energy上涨约3%。

▌拜登竞选团队正在商谈通过Coinbase Commerce接受加密货币捐赠

据知情人士透露，美国总统乔·拜登的竞选团队正在与加密货币行业参与者讨论通过Coinbase Commerce接受加密货币捐赠。Coinbase Commerce是一种允许商家接受数十种加密货币的支付服务，它已经为共和党候选人唐纳德·特朗普的竞选团队提供加密捐赠，该竞选团队上个月开始接受数字货币捐款。 

据匿名的消息人士称，此次讨论是拜登竞选团队在选举前探索如何争取加密货币支持者的最新努力。一位消息人士称，拜登团队可能正在寻求通过资金充裕的加密货币支持者获得赞助。一位与政界人士和加密行业领袖合作的消息人士表示：“他们正在关注加密行业的问题，并试图找到快速取胜的方法来表明他们支持该行业，他们想表明自己不是敌人。”

▌昨日IBIT交易量超过10亿美元

据HODL15Capital监测，美国现货比特币ETF昨日（6月12日）数据显示，灰度GBTC未有资金流入或流出。 

此外，昨日IBIT的交易量超过10亿美元。

▌CryptoQuant：本周从矿池到交易所的比特币转账量达到两个月以来最高水平

根据CryptoQuant的报告，由于BTC徘徊在70,000美元左右，本周从比特币(BTC)矿池到交易所的转账达到了两个月来的最高水平。比特币减半导致每日挖矿收入下降，矿工希望通过场外交易(OTC)平台出售比特币，从而获利。6月10日，矿工至少出售了1,200枚比特币，创下两个月以来的最高日交易量。自6月初以来，Marathon Digital已售出1,400比特币，价值9800万美元。报告补充说，矿工的每日收入为3500万美元，较3月份7800万美元的峰值下降了55%。

▌io.net市值突破5亿美元，创历史新高

据最新数据显示，随着io.net（IO）走势上涨，其市值已突破5亿美元，当前触及539,750,385美元，创下历史新高。此外，IO过去24小时交易额达到1,744,035,412亿美元，当前完全摊薄市值FDV已突破28亿美元，达到2,840,791,499美元。

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重要经济动态

▌摩根大通：美联储9月首次降息的预期存在风险

摩根大通的经济学家表示，周三的消费者通胀报告和美联储会议增加了首次降息会是在9月的风险，不过他们的基线预测仍是11月降息。“总的来说，虽然今年的点阵图中值略有意外，但我们今天下午对美联储的看法并没有太大不同，”摩根大通首席美国经济学家Michael Feroli在报告中写道。“我们继续认为在11月份首次降息，在今天上午之后，风险可能更倾向于9月而不是12月”。

▌美联储8月维持利率不变的概率为91.1%

据CME“美联储观察”，美联储8月维持利率不变的概率为91.1%，降息25个基点的概率为8.8%，降息50个基点的可能性为0.1%。美联储到9月维持利率不变的概率为38.3%，累计降息25个基点的概率为56.6%，累计降息50个基点的概率为5.1%。

▌富达国际：美联储今年可能不会降息

富达国际宏观和战略资产配置全球主管Salman Ahmed强调了他对今年没有降息的基本预测。这位分析师表示：“如果通胀在夏季继续取得进展，或者劳动力市场开始显示出一些压力迹象，我们确实认为今年降息的可能性正在上升。”“尽管如此，美国经济仍然具有弹性，今天发布的通胀数据受到汽车保险和机票分项的影响，这意味着启动降息的门槛仍然很高。”

▌纳指、标普500指数均续创历史新高

美联储连续第七次维持利率不变，鲍威尔称还未到公布降息日期的阶段。美股三大指数收盘涨跌不一，纳指涨1.53%，标普500指数涨0.85%，道指跌0.09%。其中，纳指、标普500指数均续创历史新高。大型科技股多数上涨，特斯拉、英伟达涨超3%，苹果涨超2%，续创新高，盘中一度涨逾6%，总市值超微软；微软涨超1%，奈飞、谷歌、Meta小幅上涨；亚马逊、英特尔小幅下跌。

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金色百科

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Validiums 是一种Layer 2扩展解决方案，旨在通过链下处理交易来优化以太坊的性能。Vailidiums 主要负责通过链下处理大多数交易并仅向主网发送简明证明进行验证来减少以太坊区块链的负载。链下交易处理方法可显著提高吞吐量并减少主网拥堵，从而带来更高效、更经济的以太坊体验。

来源：MetaCat

在本期 Devs on Devs 中，Moving Castles 的 GVN 与 Gaul 团队的Neilson 和 Emergence 的 lermchair 进行了对谈。GVN（正如下面的对话中提到的）是 AW 领域的一个“小丑”或“牛虻”，他以玩笑的方式推动人们完善他们对自治世界的定义，并利用他自己在链上和线上的实验，来寻求真理和探索该领域。在 Moving Castles 和 Trust Support 的帮助下，他参与了 Mascot Stream 3D（一个互动的 Twitch 游戏频道）、Eat Drain Arson（一款基于 MUD 的链上游戏）、Network States （一款与 Small Brain 和 0xHank 共同打造的链上游戏）等项目，以及众多文章，例如《》 。Neilson 和 lermchair 是 Unity 的 MUD 模板、MUD 插件和 Unity 游戏引擎以及 Engine Study、Gaul 和 Emergence 等项目的幕后推动者。Gaul 将很快在 Small Brain Games Discord 频道上进行游戏测试。

在对谈中，三人深入探讨了游戏和自主世界的哲学和社会考量：在设计时考虑易用性和可依赖性是否有意义，或者自主世界是否需要有与新媒介本身一样新颖的交互。他们还讨论了自主性（Autonomy）和自动化（Automation）之间的关系、自主世界的历史先驱，并探讨了链上后果（On-chain Consequences）的概念。

游戏与灵感

Neilson：我认为一个好的对谈起点是灵感，以及我们每个人想要构建什么，以及在构建这个东西时你会关注什么。很多游戏都是这样宣传的：“我正在做……，比如《超级汽车宠物》和《英雄联盟》。所以如果说我做“这个”加上“这个”，总是在以一种非常游戏类型的风格来思考。

GVN：说得好。我们为此努力了很长时间，因为我们在做一件前无古人的事情。一方面，我认为不应该总是用语言来解释你在做什么。但与此同时，我认为游戏设计的一个教训（我们在《Moving Castles 》中学到的）是，从玩家已经熟悉的东西开始其实是件好事，因为这样可以缩短学习曲线。

《Eat, Drain, Arson》的早期截图。一款由 Moving Castles 开发的游戏

Neilson：没错，关键就是预期（Expectations）。这有助于引导玩家进入特定的思维空间。

GVN：是的。我观看了《万智牌》首席设计师之一在游戏开发者大会上的演讲。他提到一件事：搭便车。也就是说，你只能一次引入有限的新信息。他举了一张特洛伊木马牌的例子，他们将其重新命名为阿克洛斯之马，以将其嵌入到他们的世界构建中。玩家理解它，因为它仍然代表了马的概念。但后来，开发人员改变了这张牌的名字。他们称之为皇冠熊或类似的名字。这是完全相同的一张牌。人们会说，“我不明白这张牌怎么玩”。所以我喜欢搭便车这种熟悉术语的想法，因为人们可以立即理解。这是一个有趣的命题：即使你正在构建新的东西，你有多想搭便车于熟悉的游戏类型之上，只是为了让玩家的生活更轻松？

Neilson：不管有没有区块链，你都希望为玩家和自己构建一些东西，比如你在上面构建、扩展或重新混合的东西。区块链几乎让我们回到了最初的原则。

GVN：是的。不过更实际地说，你的灵感是什么？

Neilson：我不知道。我不知道我是否有一个特定的游戏类型给了我灵感。我正在制作一款类似推箱子风格的游戏。我现在玩《超级汽车宠物》太多了。我把这个话题给你。否则这将是一场关于《超级汽车宠物》的对话。

GVN：我下载了《超级汽车宠物》。但我必须说，我并没有上瘾。它并没有吸引我。我不知道为什么，但我玩只是为了了解它。所以也许我上瘾了。

Neilson：你玩过《吸血鬼幸存者》吗？

《吸血鬼幸存者》的截图

GVN：是的。有人告诉我，这位设计师以前设计过老虎机。那你呢 [Lermchair]？你在游戏方面的灵感是什么，或者说通常的灵感是什么？

Lermchair：这个问题的经典答案是：“一切都令人鼓舞”。你不断收集想法，然后偶尔你的想法会相互碰撞，你会得到新的见解。我一直在研究游戏之外的东西。例如，复杂的自适应系统和涌现、自组织和共同进化过程的概念。

GVN：我认为这也是一个很好的观点。我认为目前很多关于链上游戏/自治世界的讨论都是人们从游戏的角度进行思考。有时我会想，“实际上我们可以超越这一点”。我认为自治世界从社交媒体和相互连接的世界、桥梁的概念中汲取灵感。它们不仅是实体，也是不同类型世界之间的桥梁。Twitter 是一个世界，Discord 也是一个世界。想象一下在这两个环境之间建立桥梁，连接它们，然后在它们周围创造一个更大的世界。也许我们不仅在构建游戏的未来，也在构建一种全新的媒介。

链上涌现（Emergence）

Neilson：我认为“涌现”对我来说仍然是一个目标。我想这就是你一直想要达到的目标，通过设计简单的规则来发现复杂的行为，最终得到非常复杂的模式。这也是我一直在尝试做的：在区块链解决之前，不要乐观地预测接下来会发生什么，因为区块链有所有这些在事物相互作用时可能发生的涌现的复杂行为。我想尝试找到设计规则的空间，从所有其他游戏中汲取灵感，将许多简单的东西设计在一起，然后希望将它们放到一个共享空间中，在那里它们可以开始以更成熟或更复杂的方式行事。所以对我来说，涌现是一个很大的灵感。

Lermchair：你认为“涌现”实际上是可以设计的东西吗？

GVN：是的，我正想问这个问题。

Neilson：我认为这是你努力追求的目标。

GVN：我喜欢 EVE Online 的人们所说的，不保护玩家免受其他玩家的侵害，这是一种培养涌现的方式。你不是为涌现而设计的，而是设计了一种必须针对某些人的挫败感。它不是针对开发人员，而是针对其他玩家。所以你想对挫败感做些什么，然后你就有了解决它的方法。这就是涌现出现的地方。你只是间接地为人们提供工具来修复对他们造成的问题。然后当人们削弱你的术士时，你会感到沮丧，如果你对此无能为力，就会对某种权威产生挫败感。然后你最终会从中创造出一个全新的世界。

Neilson：但我希望世界能从盈余开始。我觉得很多正在构建的东西都是游戏玩法中非常非常直接的经济权衡。当一个世界诞生并让玩家进入其中时，怎么能不立即面对许多链上游戏所面临的所有这些经济现实呢？相反，至少要进入一个空间，让他们不仅仅是为了收集、消费和建造而聚集在一起，而是真正感受到他们可以做的活动过剩，而这些活动不仅仅是为了达到更高的制作水平。需要更长的开发时间和更多的周期才能在世界中找到足够的活动和物品，这样它就不会感觉如此渐进和线性，并到达一个感觉实际上有一系列选择的地方。

GVN：那么你会使用“过剩”来对抗“稀缺”吗，或者……

Lermchair：或者你只是意味着，游戏里面有很多事情可以做？

Neilson：是的。我认为两者都有。从物品数量上看。你开始玩游戏时，不必为经济选择而烦恼，无论是gas、资源还是其他代币。这些都不是你开始玩游戏时的条件，因为你已经感受到了稀缺的压力，所以你不想尝试或玩游戏。因此，盈余可以采取这两种形式，但它也可以采取你在游戏中可以做出的决定过剩的形式，但这并不是“我立即采取这一步，我已经看到我的厄运在第一步就预示着，因为我的数字在减少，我有点走下坡路了”。对吧？希望这是选择和决定的扩大，而不是限制你可以做出的决定。

Lermchair：游戏之外的决策呢？例如，《黑暗森林》中发生的一些最有趣的行为实际上并不在游戏中，而是在游戏之外：人们组建 DAO，这些 DAO 相互开战，创建机器人来自动化游戏。

《黑暗森林》地图

Neilson：当《黑暗森林》这样的游戏规模足够大时，就会出现这种现象。它确实允许出现那些元游戏或社会结构。显然，游戏中已经有一些足够强大的东西来支持这些围绕游戏构建和搭建的东西。所以我认为《黑暗森林》为许多其他项目设定了一个非常高的标准。

GVN：也许这才是真正将世界从模拟世界转变为活生生的世界的原因。同人小说，如《星球大战》、《哈利波特》、《指环王》等，随便什么都可以。传统上，它们之所以如此受欢迎是因为同人小说，因为这个世界本身之外还存在着外部元素或世界的一部分。自主世界所具备的就是让“外部”进入并成为世界的一部分的能力。

Roguelike 游戏和自治世界

Neilson：因为我们有自治世界的吉祥物：“小丑”、“魔术师”本人，我觉得我想利用这个小机会来定义自治世界对你意味着什么。我认为我更多地关注的是它在设计、艺术和文化方面的含义，而不是通过链上游戏开发的视角。

GVN：2008 年，许多人在柏林会面，讨论 roguelike 游戏。“柏林诠释”是一系列关于 roguelike 游戏的规则。他们建造了“roguelike 的殿堂”。一群人致力于定义 roguelike 游戏是什么。读起来很有趣，因为我认为我们在定义自主世界时经历了很多事情。一个有趣的结果是他们写道：“我们无法定义 roguelike，但我们可以建立一个范围，以了解游戏的 roguelike 程度”。所以我认为，首先，有趣的是我们不需要说“这是一个自主世界，这不是一个自主世界”，而是一个范围。我不确定是否可以直接建立一个自主世界。

Neilson：嗯。

GVN：根据我们在 《Moving Castles》 的开发实际经验，我认为大型自治世界是一系列独立的链上游戏，它们之间有桥梁，而不是由工作室开发的单个游戏。

Neilson：这就是为什么我们需要一个柏林自治世界学派、一个旧金山自治世界学派，并且我们需要一些思想流派来开始创建相互交流、互联互通的不同版本。

GVN：黑暗森林是一个自主的世界吗？我不知道。我认为它肯定是按规模划分的。而且我认为它还有很多可以实现的功能，可以使其成为一个更大的环境，同时嵌入不同类型的游戏玩法。

自动化与自治

Neilson：好吧，我认为按照你的思路，我可能一直在思考这个问题，那就是最大限度地提高自主性。你还提到了另一个概念，那就是自动化，也就是你无需思考就能做的事情。自主性在很大程度上是一种自由、个性或摆脱束缚的能力。自主性是一种做决定的能力，或者是一个可以代表他人做决定的个体，或者是一个没有其他约束（找不到更好的词来形容）的能力。但自动化似乎与此相反。Promodium 是关于自动化的，对吧？比如，在游戏中交易自动化设备，然后构建更大的结构，这就是许多自主世界：所有这些不同的指纹部件能够相互自动化，并完成所有这些事情，从而创造出巨大而广阔的世界，这些世界基本上可以独立存在。

来自 Gaul / Engine Study 的截图

GVN：你能否详细谈谈自动化和自主性之间的关系？

Neilson：我想象的转变是，当你在玩游戏时，你会变成一个遵守游戏规则的自动化主体。所以实际上你作为玩家正在玩游戏，而且在某种程度上是自动化的。你失去了自主权，因为你实际上是在决定同意游戏规则。所以从这个意义上来说……

GVN：从某种意义上说，你希望自己开始服从。为了服从游戏创造者的某种愿景，你不得不牺牲自己的自主权或对事物的愿景。

Neilson：是的。你牺牲了生活中的一点点自主权，只是为了遵守一些规则。现在，在这种结构中，你可以自由地实现自动化，但也可以探索这些规则中剩余的自主权，因为游戏的本质仍然是表达。并不是因为你失去了一些自主权，你就失去了表达能力。事实上，你获得了表达能力，因为你处在一个类似的受限环境中，周围还有一堆其他自动化的东西。所以我认为这就是我真正想弄清楚的地方：自动化以及游戏如何自动化你的自主权。我认为一个很大的问题是，我认为很多人喜欢看 Twitch 主播或类社会关系，你可以看着别人玩游戏。你将自己的社交自动化转移到其他为你玩游戏的东西上。你看着别人为你做事。你看着这些自主的个人为你做事。所以我认为这就是你将自己生活的某些部分自动化，交给其他个人或游戏或事物，以便获得一些自主权或失去一些自主权之间的关系。

这是由 Moving Castles 和 Trust Support 在 Twitch 上制作的 Mascot Stream 3D Stream 的截图

GVN：是的。我必须搞清楚自动化，这个世界的自动化和自治都是政治性的。

Neilson：很像一些意大利未来主义的东西。

GVN：七十年代的意大利有一场非常强大的左翼运动、自治运动或工人主义运动。

Neilson：那将会是一个黑暗的兔子洞。

GVN：我认为我们将在游戏中看到这种游戏可以自行运行的想法。在没有 tick 机制或没有自动执行的环境中，这是一个棘手的问题。但我最近经历过的一件事是，我在工作一天后玩塞尔达，当时我非常累。你知道，我只是想，“我想放松一下，我想在我的游戏机上玩这个游戏”。我点了食物，然后开始玩，当食物送到时，我仍然不想考虑任何事情。我想看一些可以自行播放的东西，比如电影，但我也不想离开塞尔达的世界，因为我沉浸其中。我没有精力走出去，沉浸在一个完全不同的世界中。我只是希望我可以将《塞尔达》设置为自动播放，或者我可以让别人分享我的账户并在我吃饭时为我玩。如果你有一个塞尔达多重签名，那就太酷了。我和我的伴侣会这样玩《塞尔达传说》，因为有时候我不在，我想从游戏中得到一些特定的东西，而她也想在游戏中得到其他东西。当我不在的时候，她会到处收集东西、拍照、做饭和制作药水。然后我回来，我得到了所有这些新东西，我觉得能和一个填补游戏空白的人共享一个账户真是太好了，或者说，我错过了游戏中的所有这些东西，因为我对它没有投入太多。

Neilson：我觉得想象这样的场景非常美妙，既在《塞尔达》的世界里，又不一定相互竞争。我认为这又回到了我们如何创造一个让你感觉自己在增加价值的世界。你不会觉得必须面对竞争而感到压抑，而是能够在你共享的单人世界中合作，这是一个非常棒的时刻。

GVN：另一个重要问题是：你的世界有多开放？在《塞尔达传说》中，你拥有一个非常安全的环境。你实际上不能共享账户。但它仍然有效，因为我和我的搭档住在同一个地方。这是一种非常安全的体验，信任你允许进入你的世界的人。然后在另一个范围内。你有一个完全开放的自主世界，每个人都应该能够随时改变它。我们真的希望世界如此开放吗？我们准备好提出设计解决方案了吗，不允许一个可怜的人破坏所有人的体验？我的意思是，这就是游戏所拥有的。《EVE Online》 必须处理这个问题。回到频谱上的自主世界，频谱中有很多点可以开发世界。我认为有趣的是频谱中的所有这些部分如何连接在一起形成整体。

Lermchair：人们很容易认为《塞尔达传说》是一个既可以有多人游戏又可以有单人游戏的世界。但这样想几乎是错误的。世界是非常难以捉摸的东西，以至于电子游戏的世界实际上与游戏本身的规则和设计并没有区别。如果你能够通过客观地定义世界内部和外部的概念来创建模糊的世界边界，这是自主世界的目标之一，那么互操作性就会变得容易。

《塞尔达传说》。图片来源：Polygon

GVN：我认为一个大问题仍然是玩家想从自主世界获得什么。比如，我们开始知道我们作为设计师可能想从中得到什么，但这和玩家想要的一样吗？

Neilson：值得注意的是，我既从游戏设计的背景谈起，也从我如何推销一款游戏谈起。你推销一个幻想、一个梦想或玩家的巅峰体验，真的就是这样。你推销的第一件事是游戏世界是什么，为什么人们会玩它并想继续玩下去。我认为这是最重要的。对我来说，至少一个设计是我脑海中的一幅画面，玩家做一系列他们喜欢做的事情，然后从那里开始。

自治世界的前身

Lermchair：你们认为我们在整个历史中所见过的自主世界的前身是什么？

GVN：这个问题问得好。你觉得呢？

Lermchair：你读过《欢乐工具》吗？这是伊万·伊里奇写的一本小书。伊里奇将收音机描述为一种欢乐工具。收音机被引入中美洲社区后，如果收音机坏了，并不总是有手册或图纸可以修理。然而，由于收音机技术易于获取且足够“欢乐”，人们可以自然地玩耍和互动，这些中美洲社区能够并形成维护这些收音机的传统。这项技术形成了一个社区，以保持其活力。你可以在历史上多次看到这种情况。例如，在 1980 年代，伯克利有一个名为“社区记忆”的项目，它是仓库中的一台主机。它是 Reddit 之类的东西的第一个版本。该项目将终端放在街上，任何人都可以使用它阅读和发布留言板。然后问题就变成了：“我们在公共场所的街道上放置这些非常昂贵的电子设备，它们很容易损坏。你如何确保人们不会毁掉它们”？而创造者得出的答案是，有必要围绕这台电脑组建一个俱乐部或组织，以维护它，让它继续存在。这最终导致了 Homebrew 电脑俱乐部的出现，这也是苹果公司起步的方式。所以总有这样的例子，人们聚集在一起维护某样东西，并让它尽可能长久地存在下去。

社区记忆终端

Neilson：这是一个很好的自主世界定义。你必须保持旺盛的生命力。每个人都在努力。我认为，归根结底，唯一值得构建的自主世界就是这样。我认为人们过于担心让事物存活太久。我认为这是每个游戏都应该努力争取的感觉，社区中的每个人都在保持游戏活力，为游戏注入新元素，创造更多的东西。

Lermchair：开源软件也可以这样。

GVN：我认为这是一个很好的例子，展示了游戏设计在自主世界中应该如何运作。我觉得人们仍然渴望为他人提供解决方案。就像，是的，这就是游戏。这就是我们玩游戏的方式。但我认为我的方法是通过给人们一些值得关心的东西来设计自主世界。首先要明白的是，他们是否关心它？《黑暗森林》之所以如此成功，是因为他们给了人们他们关心的东西，因此必须想出一个解决方案来让他们对世界的想法继续存在。在《迷失》系列的第二季或第三季中，角色们发现了一个地下掩体，里面有一台有倒计时功能的电脑，然后他们必须输入密码，然后按回车键，然后计数器重置。角色们被告知，如果他们不这样做，世界就会灭亡。我认为这对一个自主世界来说是一个有趣的开始，因为游戏不是关于输入代码，而是当角色们开始对它产生矛盾或不同意见时，真正的游戏就发生了。“这是真的吗？” “我们真的应该继续做我们被告知的事情吗？”然后他们组建了派系，这些派系试图决定是否继续或中断这个过程。这就是世界真正活跃起来的地方。所以你有这个并不重要的游戏循环，但我们的任务是，如果我们停止这样做，世界就会灭亡。这就是玩家可以围绕任务创造这个新兴世界的地方。

现实世界的后果

Lermchair：也许把某样东西放到区块链上的好处在于，你会有实际的后果。在以太坊上，我们可以在某个游戏中的某个合约中存入一百万美元，并在传说中说，如果世界末日，合约会失去你所有的钱。如果你在以太坊上死了，你就会失去所有的钱。

GVN：那可能是一件很有趣的事情。你可以假装自己是一个黑客组织，但你会想，“如果你们不每天、整天这样做，我们就会窃取世界上所有的加密货币”，然后看看人们会怎么做。

Lermchair：就像那个模因，如果你在元宇宙中死了，你也会在现实生活中死去。

GVN：我也喜欢关于现实后果的观点，因为我希望在自主世界中看到的一件事是游戏与现实分离的观念的终结。元宇宙试图忘记现实的存在，而是以一种扭曲的、婴儿潮一代的世界观来重建现实。我认为，自主世界实际上就是将游戏与游戏之外的世界联系起来的力量。也许 EVE 就是这样：你可以投资真钱，也可以在船上赔钱。我认为非常有趣的是这种信息的互联性。

Neilson：你怎么知道你正在做的事情会让你感觉良好？失去真金白银的感觉并不好。你怎么知道要遵循什么直觉？

GVN：所以我认为这是一个重要的讨论，因为我觉得我们都在进行实验。我认为大多数人在构建某些东西时都失败了。你如何面对这个问题？你如何从中做出好东西？因为我个人觉得，在 Moving Castles，我们制作了很多原型，有时我们甚至没有发布，但我们从中学到了很多东西。而且我们也了解到有些方向实际上并不是可行的。当我们谈论游戏时，我们可以尝试很多有趣的技术想法，但它们不一定有趣。

Neilson：尝试制作尽可能多的原型并尽可能快地完成，并弄清楚什么是有趣的，这绝对是件好事。然后，更难的一步是确保你的项目不会死在你的硬盘上，并且你要努力在某一天真正按下发布按钮并将其发布出去。我认为有很多很棒的项目和软件只完成了 80%。希望明年有很多人发现这一点并开始构建，真正一路走到终点线，真正将其推向市场。我认为训练自己成为一名开发人员和设计师非常重要，要弄清楚完成某件事需要什么。尽快处理所有垃圾和原型，然后完成某件事。这与开始一个项目非常非常不同。这是一个完全不同的世界，我认为人们直到到达那里才会意识到这一点。所以，是的，希望我们能有人进入这个领域并完成事情，也就是说，开始做事。

撰文：Sage D. Young，Unchained（曾就职于 CoinDesk）

编译：Yangz，Techub News

去中心化社交网络 Farcaster 联合创始人 Dan Romero 周三发布称，Farcaster 以 10 亿美元估值完成 1.5 亿美元 A 轮融资，Paradigm 领投，参投方包括 a16z Crypto、Haun Ventures、Union Square Ventures、Variant Fund、Standard Crypto 等。 自 2023 年 10 月成为无许可社交网络以来，Farcaster 的付费注册用户已达 35 万，网络活动增加了 50 倍。今年，Farcaster 将侧重于日活用户的增长，并将频道和直接消息传递等开发者原语添加到协议中。Dan Romero 表示，「未来几年，我们将在 Farcaster 的愿景上加倍努力，真正将其发展成为一个互联网规模的协议。」

根据 Pixelhack 创建的 Dune Analytics 显示，5 月 20 日 Farcaster 的日活跃用户数达到近 4.5 万人，与 2 月 11 日因推出 Frames（一种将帖子转变为交互式应用的功能）引发的活跃度热潮相比增长了 30%。但这一数据，与 Facebook、TikTok 和 X（前身为推特）等主流社媒巨头相比，相差甚远。

作为去中心化社媒协议的佼佼者，Farcaster 要如何实现这一目标？为此，Unchained 对 Farcaster 的两位联合创始人 Dan Romero 和 Varun Srinivasan 进行了。两位创始人就一系列话题发表了自己的看法，包括他们即将实施的去中心化计划、他们目前对加密货币社交网络格局的看法，以及在 Coinbase 工作期间的收获。以下是此次采访的要点总结。

问：Farcaster 的去中心化频道（channels）即将推出，可以为我们介绍更多相关信息吗？

Dan Romero：我们相信，无论是以订阅的形式还是要求用户购买特定资产获得访问权，允许频道创建者选择社区是否设置某种经济模式是必要的，这种灵活性可以带来更高质量的输出。成为社区 mod 已不再是吃力不讨好的工作，输出高质量的内容可以获得相应的报酬。

这就是频道的优势。它与 subreddit 类似，但创建者拥有该频道，且可以灵活地对其进行管理，能以任何合适的方式增加经济效益。

问：现在的频道和正在开发的去中心化频道有什么区别？

Dan Romero：现在的频道是中心化管理的，存于 Warpcast 数据库中。但频道内容、cast（类似于推文或 Reddit 帖子）都在协议上，所以是无需许可的，而频道的元数据和策展能力并不是协议的一部分。它们只存在于 Warpcast 中。

Varun Srinivasan：如果你创建并设置了一个（去中心化）频道，那么所有数据、所有东西，包括从频道图标到信息源，都可以在多个不同的客户端上运行。所有数据都是去中心化的，任何人开发的应用都可以展示相同版本的频道。而且，频道创建者实际上可以控制自己的频道，也就是说，如果创建者想把它的所有权交给朋友，是可以的。或者说，在积累了一批粉丝后，创建者想把它卖给别人，也是 ok 的。频道创建者有这么做的自由。

问：你们为 Farcaster 的去中心化治理花费了多少精力？ 

Varun Srinivasan：我们的去中心化治理模式非常有效，即所谓的粗略共识和代码运行（rough consensus and running code）。IETF 就是用它来创建 TCP-IP 等所有网络标准的。它之所以如此强大，是因为没有僵化的结构。它的逻辑也非常简单，即如果你能创建一些有用的东西，并让大多数人相信它是有用的，那么你就可以发布它。

有人负责管理 Farcaster Hub（网络中存储数据的节点）。有人负责开发与 Hub 对话的应用，以提取和生成数据。还有使用这些应用的用户。这三个群体相互制衡。 ……（因此）你必须推出这三个群体中大多数人都认为不错的东西。否则，他们便会以实际行动表明自己的偏好。Hub 运营商可以运行旧的版本。应用可以选择不同的 Hub。用户也可以选择不同的应用。所有这些最终起到的制衡作用，可以防止有人强行通过一些有损网络广泛利益的东西。

Dan Romero：目前，我们专注于保持治理的简单化，增加每日活跃用户总数，然后推出真正有用的开发。我们可以花大量时间建立复杂而迂回的治理结构，但这无助于实现我们的目标。

问：从中心化交易所 Coinbase 到决心建立去中心化社交网络的期间，最重要的理念是什么？

Dan Romero：尽管人们对推特在马斯克接手后的发展表示担忧，但推特的网络效应比我（最初）认为的更有粘性。我们在 2021 年进入市场，当时我们发现，「人们在加密货币领域大谈去中心化，大谈生态中对其他应用的需求」。然后我们就天真地以为，「太好了，真的会有人想玩新的东西。」，然而事实证明，（用户）宁愿继续使用现有的产品。

我们真的想为人们提供真正有用的产品。这在过去几年的时间里深切改变了我们的想法……最终，我们获胜的唯一方法不会是因为架构，在很大程度上，应是打造人们喜爱的产品。 

Varun Srinivasan：在刚起步的阶段，我们就意识到了我们会消耗同样多的时间来吸引用户和开发者。 我们很快意识到，开发应用和社交产品真的非常非常难。光是开发 Warpcast（Farcaster 客户端），我们就花了大概 20 个人一年的时间。在没有用户的情况下，期望其他团队在第一天就出现并决定花费 100% 的时间来开发 Farcaster 是不现实的。

只有通过建立客户端、讲述故事、吸引用户加入，才能让 Farcaster 对开发者的价值与日俱增，这才是最有用的。当然这并不是说，为我构建某个 SDK、某个工具链或添加某个功能。而是，你能让使用这个产品的人数翻 10 倍吗？这是自早期以来我们思维模式的最大转变。 

问：两位从 Coinbase 的工作经历中学到了什么，是否可以用来指导 Farcaster 的发展？

Dan Romero：根据我在 Coinbase 的经验，我坚信普通人并不关心你正在构建的所有东西。他们只想要一个好用的应用，而这一切都要从用户登入开始。事实上，甚至在这之前就已经开始了，即如何定位产品并向他们解释。 

我们可以在这方面做得更好。Farcaster 和 Warpcast 目前的问题会让人们感到困惑。我们甚至不是在与金融科技应用竞争，我们必须与世界上最好的社媒应用竞争。

那么，一旦用户进入了这款应用，它是否足够有趣，能让用户愿意再来？很多加密货币用户喜欢对加密货币应用进行比较，现实情况是，如果你的应用不那么有趣，他们就会回到 TikTok 或 YouTube。

Varun Srinivasan：我从 Brian Armstrong 那里学到的另一点是，无论基元发生什么变化，都要始终专注于构建人们想要的东西。他说，事情永远不会像看起来得那么好，也永远不会像看起来得那么差。Coinbase 一直取得成功的一个原因是，无论市场是处于低谷还是高峰，Coinbase 始终坚持输出和构建。我们在加密货币领域经历了多个周期，亲眼目睹了这一战略的实施，我们知道，长期专注才是真正的制胜之道。

问：加密货币社媒生态目前有 Farcaster、Lens、Nostr 和 Friend.Tech 等参与者，两位如何看待当前的格局？

Dan Romero：与拥有数十亿用户的 Facebook 等中心化社媒相比，加密货币的用户总数并不重要。我们谈论的是所有去中心化社媒的数万名用户（合计），他们与每天使用加密货币的 10 万名用户可能是同一群人。

我们感兴趣的是如何将加密货币应用 10 万的用户量一步步地增长到 10 亿。我不认为关注竞争对手有什么用。问题的关键是：人们想要什么？人们觉得什么有趣？如果你能让用户觉得内容有趣、好玩，从而每天都来使用，那么开发者就会随之而来。其他任何事情都不重要。

Varun Srinivasan：这些竞争对手走的路都略有不同，而我们的目标也非常明确，即在加密货币领域开展业务，允许用户搭建自己的社区，允许开发者为这些用户创建应用。